数据基础设施，我们常见的底层系统主要是计算、存储、网络三大件。网络相对独立一些，唯有计算和存储，多年来分分合合，纠缠不休。
从历史上看，在主机时代，存储的声音很弱，基本作为主机的附属设备而存在。直到后来小型机和PC服务器兴起，存储系统作为一个独立的形态，得到快速的发展。2010年以后，软件定义时代来袭，超融合兴起，独立的存储形态受到了极大的挑战。
但HCI普及以后，大家发现了HCI在扩展方面的局限，即计算和存储无法独立扩展，一种新的形态，即可分离的超融合dHCI（disaggregated HCI）横空出世，大有席卷一切的架势。
可惜由于当时的dHCI厂商，存储部分没有采用软件定义的思路，还是传统的阵列形态，只是支持一定的scale-out能力。这也造成里分析师的一些分歧，比如Gartner认为dHCI的Time to Market的时间不如HCI，因此dHCI不算HCI，把它归类到IIS（集成基础设施系统）里，但是IDC的分析师却认为dHCI也是HCI一种。
最后，dHCI没有大火起来，也可能和当时后端存储不是软件定义有一定的关系。
但是，现在情况发生了变化，一些SDS厂商进入这个dHCI市场，比如XSKY的XHERE，其底层存储也是SDS，而且支持全面的存储服务，不仅仅支持块协议，还支持分布式文件和对象协议，增加对非结构化数据的支持，可以覆盖更多的场景。
这种新型的dHCI，具备传统HCI的交付和管理优势，但又具备三层架构的灵活扩展能力，特别适合不均衡负载情况下使用。由于大数据，AI等新负载越来越多，企业的各种负载的差异也越来越大，不均衡负载已经成了普遍场景。传统的HCI很难满足现代数据基础设施的要求了，新型的dHCI正好弥补了这个空白。
其实，
dHCI
除了解决存储独立扩展的问题外，还提高了系统的节点故障的恢复速度。传统
HCI
节点故障，同时影响计算和存储，一般恢复时间较长。但dHCI，如果计算节点故障，由于计算节点上没有数据，因此恢复的过程是很快的，企业的运维压力要小得多。
HCI，更多是计算抢占存储的市场。
而存储抢占计算的市场，这些形态叫计算型存储。
SNIA定义了三种计算存储标准：
Computational Storage Drive（CSD,即可计算型SSD，包含持久存储和计算模块）、Computational Storage Processor（CSP,即不含持久存储，但将算力部署在数据端的处理器）、以及Computational Storage Array（CSA,即整合计算存储处理器、控制软件及其他器件的整套混合方案）。
计算型存储提供近数据计算，减少数据移动，降低时延，加快数据处理的速度。
计算型存储设备，目前还没有标准，一般来说，应用需要改造才能利用其中的计算资源，应用场景受限。而现在很多计算型存储系统，一般都支持标准的VM应用，应用无需改造，在企业场景推广起来相对容易。
计算型存储系统比HCI更适合作为企业的应用一体机基础设施，只要把应用安装在上面，就变成了各种应用一体机。特别适合搭建备份、档案、PACS、网盘、视频监控、数据库等各种应用一体机。基于SDS方式的计算型存储，如XSKY SDS V6，比基于传统阵列的计算型存储可以更灵活选配各种硬件资源，可以更好适配不同VM的资源要求。还有，现在很多新兴负载都需要分布式文件或者对象存储底座，这种基于SDS的计算型存储，也比传统的超融合或者基于传统阵列的计算型存储更好支撑各种新兴负载对海量非结构化数据的支持。
关于存算融合的新型数据基础设施技术，我今天就聊到这里。大家是不是发现，其实数据基础设施技术还是有不少有意思的变化的。因此，如果大家想和我进一步交流，或者想了解其他数据基础设施技术，有一个会议，你应该是非参加不可。
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